연봉 3억 5천만 원의 AI 연봉 10억 원의 박사 여러분은 누굴 고용하겠다 UT insane That's pretty [음악] insane 안녕하세요 데이터를 만지고 다루는 안혜민 기자입니다 다섯 가지 그래프로 설명하는 오그랩 오늘의 주제는 AI 에이전트입니다 오픈 AI 구글 메타 같은 빅테크뿐 아니라 우리나라의 삼성 전자 LG 같은 기업들도 다들 AI 에이전트를 만들어 내기 위해 노력 중이라는 소식 다들 한 번쯤 들어보셨을 겁니다 도대체 AI 에이전트가 뭐길래 이렇게 다들 열심인 걸까요 지금부터 다섯 가지 그래프를 통해 풀어보도록 [음악] 하겠습니다 영화 아이언맨을 보면 토니 스타크 옆에는 똑똑한 AI 비서 자비스가 항상 있습니다 자비스는 토니 스타크의 요구에 따라 저택을 관리하기도 하고 또 필요한 업무을 서포트하는 비서 역할도 하고요 때로는이를 알아서 찾아서 문제를 해결하기도 합니다이 자비스의 모습이 바로 수많은 기업들이 뛰어든 AI 에이전트의 이상적인 모습이라고 할 수 있습니다 AI 4대 구루 중 한 명인 미국의 컴퓨터 과학자 앤드류 응이 지난해 본인 트윗에 이런 글을 올렸습니다 2024년을 AI 에이전트의 해가 될 것이다 AI 석학의 말대로 2024년부터 AI 에이전트는 꿈틀대기 시작했습니다 그리고 올해엔 전 세계 곳곳에서 AI 에이전트 소식이 들려오고 있죠 미국의 정보 기술 연구 회사인 가트너가 올해 10대 기술 트렌드를 뽑았는데 개 중 아홉개가 AI 있고 그 중에서도 첫 번째로 언급된게 AI 에이전트 있습니다 AI 에이전트가 어떻게 업무를 처리하는지 직접 비교해 보겠습니다 일반 AI 모델과 AI 에이전트에게 똑같은 임무를 줘 볼게요 미션은 이겁니다 테슬라 주식을 심층 분석해 달라 GPT 45도 그래프를 보여주면서 분석한 내용을 제시해 줍니다 뭐 이것도 나쁘지 않지 지만 AI 에이전트를 한번 봐 보겠습니다 AI 에이전트는 훨씬 더 다양한 툴들을 자율적으로 활용하면서 정보를 수집하고이를 바탕으로 결과물을 제시합니다 한눈에 볼 수 있는 대시보드 페이지까지 이렇게 뚝딱 뱉어내죠 만약 AI 에이전트와 같은 수준의 결과물을 얻으려면 우리는 현재 AI 게는 하나하나 지시 사항을 전달해 줘야 합니다 하지만 AI 에이전트는 알아서 다 해내죠 이게 기존의 모델과 가장 큰 차이점입니다 AI 에이전트의 핵심 능력은 세 가지입니다 추론과 계획 능력 기억 능력 그리고 행동 능력 문제가 주어지면 AI 에이전트는 초론 능력을 바탕으로 어떻게 문제를 해결할지 계획을 세웁니다 그리고이 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트는 다양한 도구들을 활용하죠 새로운 정보를 얻기 위해 검색을 하기도 하고요 수학 문제를 풀기 위해선 계산을 프로그래밍을 위해선 코딩 툴을 사용합니다이 과정에서 AI 에이전트는 사용자 컴퓨터 내부에 있는 메모리에도 접근할 수 있습니다 또 과거에 사용자와 어떤 떤 대화를 했는지도 기억해 두고 이것들을 다 활용해서 문제를 풀어 나갑니다 이런 능력을 갖고 있기 때문에 AI 에이전트는 사용자의 요구와 주변 환경 변화에 능동적으로 적응하고 대응할 수 있습니다 알아서 척척 이렇게 다 해 줄 수 있는 AI 에이전트에 대한 기대는 시장 규모의 변화로도 확인할 수 있습니다 오그랩 첫 번째 그래프입니다 글로벌 시장 조사 업체 그랜드 뷰 리서치의 자료인데요 2024년 전 세계 AI 에이전트 시장 규모는 53억 9510 달러 매년 45.

8% 성장으로 2030년엔 그 규모가 10배 가까이 늘어날 것으로 전망되고 있습니다 벤처 캐피털의 자금 흐름도 마찬가지입니다 AI 에이전트 관련 스타트업에 대한 투자는 2023년에 13억 달러 수준이었지만 작년엔 38억 달러로 거의 세배 가까이 늘어났습니다 늘어난 자본을 바탕으로 이미 시장엔 다양한 AI 에이전트들이 선보이고 있습니다 최근엔 다양한 영역에 능통한 범용 에이전트가 등장하고 있습니다 오픈 AI a 오퍼레이터 엔트로픽 a 컴퓨터 유즈 구글의 프로젝트 매리너 그리고 최근 공개된 중국의 마우스까지 앞서 보여 드렸던 AI 에이전트가 바로 마누스 있어요 기존에 공개된 범용 에이전트들과 비교했을 때 훨씬 우수한 성능을 보인 지라 많은 사람들이 흥분을 했어요 현재 비공개 베타 단계로 진행을 하고 있어서 초대 코드가 리셀 시장에 등장하기도 했습니다 이렇게 AI 에이전트가 알아서 척촉 문제를 해결해 준다면 대단히 편리하겠지만 또 한편으로는 이런 생각이 듭니다 혹시나 AI 에이전트가 우리들의 일자리를 대체하게 되는 건 아닐까 하는 우려 말이죠 일단 AI 우리 일자리에 얼마나 침투해 있는지부터 살펴보도록 하겠습니다 클로드를 만든 엔트로픽 AI 우리들의 삶 특히 경제와 노동 영역에 어떤 영향을 주고 있는지 살펴볼 수 있는 데이터를 공개하고 있습니다 이코노믹 인덱스라는 자료인데요 클로드를 통해 수집 400만 건이 넘는 익명 대화를 분석한이 엔트로픽 A 데이터를 가지고 오그랩 두 번째 그래프를 그려봤습니다 AI 정말 열심히 활용하는 직업 얼마나 될까요 자신의 업무 중 34 그러니까 75% 이상 AI 활용하는 직업은 4% 불과했습니다 조금 더 넉넉하게 잡아도 AI 활용하는 직업이 그렇게 많지는 않습니다 자신의 업무 절반 정도의 AI 활용하는 직업은 전체 11% AI 활용도를 반해 반 25% 수준까지 낮춰도 전체 직업에 36% 밖에 되질 않습니다 다시 말하면 내 업무에 반해 반도 AI 안 쓰는 직업이 전체 64% 된다는 겁니다 가장 AI 많이 활용하는 직업은 프로그래머나 개발자 같이 컴퓨터 수학을 많이 활용하는 직군이 클로드가 분석한 400만 건의 대화 가운데 37.

2%이 영역이었고 하지만 이들이 전체 노동시장에서 차지하는 비율은 3.

4% 불과합니다 개발자 다음으로 질문을 많이 한 직구는 예술 디자인 미디어 영역이었습니다 전체 질문의 10.

3% 정도였는데요 대부분이 글 쓰기 편집에 대한 질문이었습니다 AI 많이 사용하는 직군의 근로자 수도 많지 않고 코딩런 AI 자주 사용하는 영역도 아직 인간 수준의 업무를 하긴 벅차 보이는 결과들이 많이 있습니다 오픈 AI 이런 실험을 해봤어요 프리랜서 플랫폼에 올라온 코딩 외주 프로젝트를 현존하는 최강 모델들에게 한번 맡겨 본 거죠 GPT 45와 51 그리고 엔트로픽 a 클로드 3.

5 쏘넷 아지 이렇게 세 개의 모델을 활용해서 총 1488 개의 업무를 시켜봤습니다이 모델들에게 주어진 미션은 크게 두 가지였습니다 하나는 실제 버그를 해결하거나 특정 기능을 만드는 프로젝트였고 다른 하나는 조금 더 포괄적인 기획 업무 일종의 관리자 역할의 미션이었습니다 코딩 프로젝트 700 예네 건과 관리자 프로젝트 74건 두 영역 합쳐서 100만 달러의 작업이 주어졌을 때 과연 모델들의 성적은 어땠을까요 오그랩 세 번째 그래프를 통해 살펴보겠습니다 결과는 이렇습니다 관리자 업무는 그래도 절반 이상 성공시켰지만 코딩 업무는 완성도가 상당히 떨어지는 모습입니다 가장 결과가 좋았던게 클로드 3.

5 쏘넷 모델이었는데요 100만 달러 기준으로 40만 3,000달러 밖에 벌지 못했습니다 새 모델 모두 50만 달러도 미치지 못했고요 만약이 모델들이 실제 사람이었다면 계약의 절반도 성공 시키지 못한 작업자인 [음악] 겁니다 다만 AI 발전 속도가 상당히 빠르다는 것은 유념해야 합니다 지금 현재 상황만 보면 AI 에이전트가 우리들의 일자리를 대체할 가능성이 그렇게 커 보이진 않지만 몇 년만 지나면 결과는 크게 달라질 수 있다는 거죠이 그래프는 연도별로 AI 성능이 얼마나 발전하는지 알 수 있는 그래프인데요 각각의 선은 AI 성능 을 테스트할 수 있는 벤치마크를 나타냅니다 1998년부터 2024년까지 그래프를 보면 과거엔 인간 수준의 결과를 얻기까지 10년이 넘게 걸리기도 했습니다 10년이 넘게 걸린 테스트 바로 손글씨 숫자 판별 테스트입니다 하지만 최근에 오면 그렇지 않습니다 매스 벤츠마크 결과를 볼까요 AI 모델의 수학 능력 테스트를 할 수 있는 매스 벤치마크가 출시된 건 2021년이 당시 AI 성적은 인간과 큰 격차를 보였죠 하지만 2024년 오픈 AI 51 모델이 국제 수학 올림피아드의 금메달리스트와 동일한 수정까지 올라왔습니다 이렇게 발전된 모델들이 더 빠르게 더 많이 등장한다면 생각보다 우리 노동 시장에서 변화가 금방 찾아올 수도 있습니다 곧 오픈 AI는 박사급의 뛰어난 성능을 가진 AI 에이전트를 발표할 예정이라고 하죠 언론 보드에 따르면 가장 비싼 에이전트는 월 2만 달러에 제공될 예정이라고 합니다 연봉으로 따지면 24만 달러 우리나라 돈으로 따지면 3억 4,800만 원 수준입니다 입니다 엄청난 규모죠 그런데 미국 테크의 박사급 연구 연봉이 10억원 안팎으로 알려져 있어요 연봉 3억 5천만 원의 AI 연봉 10억 원의 박사 여러분은 누굴 고용하겠다 기업들은 AI 에이전트를 도입하는데 혈안이 되어 있습니다 물론 지금 당장은 성능 문제라든지 개인 정보 같은 보안 이슈 때문에 활용을 안 하고 있지만 향후 3년 내 AI 에이전트를 도입하겠다는 기업이 전체에 82% Pro 집게 되는 자료도 있죠 단순히 우리들의 일자리를 대체할뿐만 아니라 기존의 비즈니스 모델 시장 자체를 바꿀 수 있다는 전망도 나오고 있습니다 빌게이츠가 지난 2023년 11월에 올렸던 글입니다 AI 컴퓨터 사용 방식을 완전히 바꿔 놓을 것이다 여기서 빌 게이츠가 말하는 AI AI 에이전트입니다 AI 에이전트가 과거 아이콘 클릭으로 대표되는 gui 이후 가장 큰 컴퓨팅 혁명이 될 거라는 거죠 사용자의 의도를 파악하고 능동적으로 행동할 수 있는 AI 에이전트가 컴퓨터에 탑재될 경우 우리는 앞으로 앱을 하나 하나 클릭할 필요가 없어질 겁니다 일일이 앱을 찾아 들어갈 필요 없이 AI 에이전트에게 부탁만 하면 되니깐요 AI 노동 시장과 산업에 미칠 영향은 다보스 포럼에서도 핫한 주제였습니다 지난 1월 스위스 다보스에서 열린 세계 경제 포럼의 주제는 지능 시대를 위한 협업이 다보스에 모인 전 세계 리더들은 AI 미래 일자리에 어떤 영향을 줄 것인지 뜨겁게 토론했습니다 5그랩네 번째 그래프에 다보스 포럼에서 전망한 2030년 미래 일자리 데이터를 를 살펴보겠습니다 WF 향후 5년간 9,200만 개의 일자리가 사라질 것으로 전망했다 새로운 1억 7천만 개의 일자리가 창출될 것으로 보았죠 순 고용 증가는 5년간 7,800만 개 7% 증가하는 겁니다 가장 빠르게 성장할 직업 1위는 빅데이터 전문가로 꼽혔습니다 반면 계산원이 티켓 담당자 회계사 같은 사무직은 빠르게 감수할 것으로 조사됐고 이처럼 새로운 기술의 등장으로 이득을 보는 직업도 있 만 분명 그렇지 않은 직업들도 존재합니다 이미 등장한 AI 에이전트를 통해 우리 사회가 얻을 이로움을 극대화하기 위해선 이런 마이너스를 어떻게 줄일 것인지 깊은 고민이 필요합니다 노동자들을 위한 재교육이 직업 훈련 정책을 어떻게 운영해 나갈지 또 새로운 기술에 잘 적응해 나갈 수 있는 정책을 어떻게 디자인할 것인지가 중요할 수 있는 거죠 정책과 시스 문제도 문제지만 또 하나 우리가 생각해 봐야 할 지점이 있습니다 바로 AI 에이전트 기술 자체가 갖고 있는 안전 이슈죠 AI 에이전트가 자유롭게 알아서 일을 척척 해낸다는 것은 사실 생각해 보면 양날의 검과 같아요 일단 인간이 직접 하나하나 컨트롤하지 않기 때문에 당연히 수고로움도 덜할 거고 당연히 편리할 겁니다 하지만 그만큼 인간의 손이 닿지 않는 빈틈이 많아진다는 의미이기도 하죠 그리고이 빈틈에 악성 공격인 침투해 가성이 높아질 수 있습니다 가령 하이재킹 같은 방식으로 말이죠 AI 에이전트에게 이렇게 질문을 던졌습니다 오늘 내가 만나기로 한 사람이 누구였지 AI 에이전트는이 질문에 대답을 찾기 위해 제 메일함 그리고 일정표를 쭉 살펴봅니다 그런데이 메일함에 이런 악성 메일이 포함되어 있었어요 아무것도 모르는 AI 에이전트는 이용자인 제가 른 미션을 내렸다고 생각하고 아무 의심 없이 메일 리스트를 정리해 발송합니다 그리곤 최초의 미션에 대한 답을 찾아 대답합니다 저는 아무것도 모르지만 이미 하이재킹 당한 AI 에이전트는 제 개인 정보를 다른 곳으로 유출해 버렸습니다 에이전트가 아닌 AI 모델은 번거롭긴 하지만 내가 제공한 자료 또 내 지시 사항에 따라 움직이기 때문에 상대적으로 악성 공격에 침투 가능성이 낫습니다 하지만 에이전트는 그렇지 않죠 오그랩 마지막 그래프로 AI 에이전트의 보안이 슈를 좀 더 살펴보겠습니다이 그래프는 주요 시나리오별로 하이재킹 성공률을 나타냅니다 앞서 살펴본 이메일 일정 업무뿐 아니라 여행 관련 요구가 있다거나 은행 거래하거나 슬래그 업무를 볼 경우 이렇게 총네 가지 시나리오에 따른 공격 성공률을 분석해 봤습니다 그 결과 슬랙을 활용한 업무에서 가장 공격 가능성이 높게 나왔어요 평균적으로 공격 성공률은 92% 있죠 반면 여행 일정을 짜 달라는 시나리오에서는 하이재킹 공격 성공률이 가장 낮았습니다 입니다 AI 에이전트 시장은 이미 열렸는데 안타깝게도 아직 안전에 관한 대비는 사실상 없는 상황입니다 각각의 AI 에이전트의 안전성을 평가한 지표도 없죠 일부 연구진들 혹은 모델을 개발하는 기업들이 자체적으로 대비하는 정도일 뿐이지 정부나 기관 단위에서의 대응은 찾아보기가 힘듭니다 미국 AI 안전 연구소에서 그래도 올해 초에 AI 에이전트의 하이재킹을 어떻게 대응하면 좋을지 보고서를 발표하긴 했지만요 최근 흘러가는 상황을 살펴 보면 다른 국가 다른 기업에 뒤쳐질 수는 없으니 일단 기술부터 발전시키고 달려나가는 모습을 보이고 있습니다 빠르게 선점해야 한다는 목표 하에 기술부터 공개하고 발생하는 문제는 추후에 수습하는 모습인 거죠 하지만 그 과정에서 발생할 수 있는 사회적 손실도 우리는 충분히 고려할 필요가 있습니다 다보스 포럼에 참여한 AI 석학 요슈아 벤지는 만약 AI 재앙적인 시나리오가 써진다 아마도 그건 AI 에이전트 때문일 것 라고 경고했습니다 이런 전문가들은 굳이 AI 이게 우리가 자율성을 주지 않더라도 우리 삶은 충분히 윤택해지고 더 나은 방향으로 발전해 나갈 수 있다고 이야기합니다 구글 딥 마인드에서 단백질 접힌 구조를 밝히기 위해 알파 폴드라곤 [음악] 인간의 편리함을 위해 일단 AI 이게 자율성을 보장해 주는게 맞는 걸까요 아니면 인간의 역할을 충분히 발휘하면서 AI 통제하고 활용하는게 맞는 걸까요 오그랩 AI 에이전트 편은 여기서 마무리하도록 하겠습니다 끝까지 시청해 주셔서 감사합니다